regular join会缓存两边流的所有数据，interval join只存一段时间内的，相比当然节省很大的状态存储
> 2020年7月13日 下午10:30，忝忝向仧 <153488...@qq.com> 写道：
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> Hi:
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>
> interval join可以缓解key值过多问题么?
> interval join不也是计算某段时间范围内的join么，跟regular join相比，如何做到避免某个stream的key过多问题?
> 谢谢.
>
>
>
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> --原始邮件--
> 发件人:
> "user-zh"
>
> <17626017...@163.com;
> 发送时间:2020年7月6日(星期一) 中午11:12
> 收件人:"user-zh"
> 主题:Re: 【Flink Join内存问题】
>
>
>
> regular join确实是这样，所以量大的话可以用interval join 、temporal join
>
> 2020年7月5日 下午3:50，忝忝向仧 <153488...@qq.com 写道：
>
> Hi,all:
>
> 我看源码里写到JoinedStreams:
> 也就是说join时候都是走内存计算的，那么如果某个stream的key值过多，会导致oom
> 那么有什么预防措施呢?
> 将key值多的一边进行打散？
>
>
> Right now, the join is being evaluated in memory so you need to ensure
> that the number
> * of elements per key does not get too high. Otherwise the JVM might
> crash.
